Впечатления от PyCon US 2019

Очередной PyCon US прошёл в первой декаде мая и в очередной раз мне хочется поделиться своими ощущениями и наблюдениями от данного мероприятия.

В этом году было ожидаемо интересно: программа конференции включала достаточно выступлений как для начального-среднего уровней так и для более подготовленных слушателей. Похоже, что такая широта играет не последнюю роль в успехе подобных предприятий.

Многообразие тем впечатляет.

Отдельным потоком шли темы, связанные с обучением языку.

Впервые, если не ошибаюсь, в рамках конференции были представлены доклады на испанском языке.

Стало ощутимо больше мастерских (3-х часовые занятия) и выступлений, посвященных обработке данных и машинному обучению.

Особенно радует, что наконец-то стали более широко касаться темы здоровья и связанных с ним проблем.

• A Guide to Software Engineering for Visually Impaired — про то, с чем сталкиваются люди с нарушениями зрения, как при использовании программ, так и при их разработке;
• How to Build a Clinical Diagnostic Model in Python — про добычу, обработку и интерпретацию данных для построения клинической картины на примере диагностики сепсиса;
• Getting started with Deep Learning: Using Keras & Numpy to detect voice disorders — поверхностное описание того, как при помощи машинного обучения определяют расстройства голоса;
• Building an Open Source Artificial Pancreas — про создание прибора, анализирующего состояние диабетиков для своевременного введения инсулина.

В трёх-четырёх докладах упоминалась проблема «честности/объективности» моделей, получаемых в ходе машинного обучения. Речь здесь, по больше части, идёт о полноте/широте материала, на котором тренируются модели. Сравните следующие два выступления:

• Measures and Mismeasures of algorithmic fairness — эмоциональный, полный негодования, поверхностный с гиперакцентом на многообразии, расовом и половом аспектах;
• Measuring Model Fairness — взвешенный, более глубокий, признающий, что объективность, за исключением небольшого процента случаев, фактически недостижима. Рекомендую к ознакомлению.

Идём дальше. Любителей железа, вероятно, заинтересуют темы:

• Fighting Climate Change with Python — как собирать и обрабатывать данные о температуре с высоты;
• Terrain, Art, Python and LiDAR — как строить трёхмерные карты при помощи лидара;
• What is a PLC and how do I talk Python to it? — как работать с программируемыми логическими контроллерами.

Сразу несколько выступлений были посвящены культуре разработки (примерно об этом же я говорил в начале 2015-го в выступлении «Разработчик разработчику: Азбука вежливости»):

• Maintaining a Python Project When It’s Not Your Job — как поддерживать свой проект или несколько;
• Attracting the Invisible Contributors — как привлекать в проект новые кадры;
• Dependency hell: a library author's guide — инструкция по обозначению зависимостей для разработчиков библиотек.

Традиционно была секция блиц-докладов (обычно 5 минут), на которой, помимо дурацкого анекдота про русского часовщика и Тину Тёрнер, можно было узнать и многое другое: о различных начинаниях и новых приложениях.

И вот ещё несколько ссылок, которые, полагаю, могут вас заинтересовать:

• Assets in Django without losing your hair — как работать со статикой в Django;
• Exceptional Exceptions - How to properly raise, handle and create them — как работать с исключениями;
• Help! I'm now the leader of our Meetup group! — как организовать встречи по Python;
• Leveraging the Type System to Write Secure Applications — как использовать аннотации типов и pyre для повышения гарантий безопасности кода;
• Life Is Better Painted Black, or: How to Stop Worrying and Embrace Auto-Formatting — про автоформатор стиля кода black.

Ходите на конференции, просвещайтесь.